CPU

L'unità di elaborazione centrale (CPU) è il componente principale di un computer che esegue le istruzioni e svolge la maggior parte dell'elaborazione all'interno di un dispositivo informatico. Spesso chiamata "cervello" del computer, il suo ruolo principale è quello di eseguire le sequenze di istruzioni che compongono un programma informatico. Nel contesto dell'apprendimento automatico (ML) e dell'intelligenza artificiale (AI), la CPU è un elemento fondamentale che gestisce l'intero sistema, si occupa della preparazione dei dati ed esegue compiti che non sono adatti a un hardware specializzato. Anche se non esegue la maggior parte dei calcoli pesanti durante l'addestramento del modello, il suo ruolo è indispensabile per un flusso di lavoro AI completo.

CPU vs. GPU e TPU

La differenza principale tra CPU, GPU e TPU risiede nella loro architettura e nella loro destinazione d'uso:

• CPU: Processore di uso generale ottimizzato per l'esecuzione a bassa latenza di compiti sequenziali. È dotato di pochi e potenti core, che lo rendono ideale per la gestione del sistema operativo, del flusso di controllo e di un'ampia gamma di calcoli. I principali produttori includono Intel e AMD.
• GPU: Originariamente progettate per la grafica, le GPU sono ora ampiamente utilizzate per l'intelligenza artificiale grazie alla loro architettura. Sono dotate di migliaia di core più piccoli ottimizzati per l'elaborazione in parallelo di grandi blocchi di dati, come le matrici utilizzate nel deep learning. Questo parallelismo accelera notevolmente l'addestramento di modelli come Ultralytics YOLO11.
• TPU: L 'hardware personalizzato di Google, un ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), è progettato specificamente per accelerare i calcoli tensoriali utilizzati nelle reti neurali. È altamente ottimizzato per framework come TensorFlow e PyTorch su piattaforme cloud.

Anche nei sistemi che si affidano pesantemente alle GPU o alle TPU per l'addestramento dei modelli, la CPU gestisce l'intero sistema, prepara i dati per l'acceleratore e gestisce le parti del flusso di lavoro non ottimizzate per il calcolo in parallelo. La comprensione di questi compromessi è fondamentale per una distribuzione efficiente dei modelli.

Esempi di AI/ML nel mondo reale con l'uso della CPU

Mentre l'hardware specializzato eccelle per l'addestramento su larga scala, le CPU rimangono fondamentali per molte attività di IA, soprattutto in ambienti con vincoli specifici.

1. Preelaborazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Prima che i dati di testo vengano inseriti in un modello per l'addestramento o l'inferenza, devono essere preelaborati. Operazioni come la tokenizzazione, in cui il testo viene suddiviso in unità più piccole, sono fondamentali in NLP. Librerie come Tokenizer di Hugging Face spesso eseguono queste operazioni sequenziali in modo efficiente sulla CPU prima che i dati elaborati vengano inviati a una GPU.
2. Inferenza sui dispositivi Edge: Molte applicazioni di Edge AI implementano modelli di ML su dispositivi con potenza e risorse di calcolo limitate, come Raspberry Pi o dispositivi basati su architettura ARM. In questi scenari, l'inferenza viene spesso eseguita direttamente sulla CPU del dispositivo. Librerie ottimizzate come TensorFlow Lite o il toolkit OpenVINO vengono utilizzate per ottenere prestazioni accettabili per attività come il rilevamento di oggetti di base o l'individuazione di parole chiave. La gestione di queste implementazioni può essere semplificata attraverso piattaforme come Ultralytics HUB e strumenti di containerizzazione come Docker.

La comprensione delle capacità e dei limiti della CPU è fondamentale per progettare e ottimizzare i sistemi di intelligenza artificiale end-to-end, dalla gestione della raccolta dei dati all'implementazione efficiente su diverse piattaforme hardware. Si tratta di un aspetto fondamentale di una strategia MLOps di successo.